Войти в мой кабинет
Регистрация
ГОТОВЫЕ РАБОТЫ / ДИССЕРТАЦИЯ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Моделирование образовательного процесса с помощью методов интеллектуального анализа данных

arseni_ars 290 руб. КУПИТЬ ЭТУ РАБОТУ
Страниц: 53 Заказ написания работы может стоить дешевле
Оригинальность: неизвестно После покупки вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100% с помощью сервиса
Размещено: 21.05.2019
В последние десятилетия наблюдается интенсивное развитие технологий интеллектуального анализа данных. Актуальность исследований в этом направлении подтверждается большим количеством фундаментальных и прикладных работ в различных областях науки, техники, экономики. В данной работе была поставлена задача изучения возможностей методов интеллектуального анализа данных для анализа и моделирования образовательного процесса.
Введение

В настоящее время существует распоряжение Правительства Российской Федерации от 30.04.2014 N 722-P <об утверждении плана действий («Дорожная карта») «Изменения в отраслях социальной сферы, ведущих к повышению эффективности образования и науки»> (далее План). По отношению к системе высшего образования План предполагает решение ряда задач для повышения эффективности и качества образовательных услуг, улучшения структуры и сети государственных учебных заведений, улучшения структуры образовательных программ [1]. К числу этих задач относятся проведение мониторинга различных показателей образовательного процесса в вузе, анализ и моделирование полученных данных. В данной работе эти задачи решаются на основе мониторинга образовательного процесса на факультете прикладной математики, физики и информационных технологий. Актуальность исследования: в настоящее время активно развиваются технологии интеллектуального анализа данных (ИАД или Data Mining) как одного из приоритетных направлений современных фундаментальных и прикладных исследований. Его возможности в области представления данных и знаний, создания методов обнаружения новых знаний и извлечения закономерностей особенно востребованы в областях с обширными массивами исходных фактов, нуждающихся в структурировании, упорядочении, систематизации, анализе и моделировании. Методы ИАД открывают новые возможности перед аналитиками, исследователями, а также теми, кто принимает решения. Они применяются в научных исследованиях, в работе правоохранительных органов, производстве, здравоохранении, в финансовых приложениях, маркетинговом анализе и многих других областях. Главным их достоинством является возможность моделирования данных с учетом многих факторов. Объектом исследования данной магистерской диссертации служит моделирование образовательного процесса с помощью методов ИАД. Предметом исследования магистерской диссертации является: образовательный процесс на факультете прикладной математики, физики и информационных технологий. Целью магистерской работы является исследование возможностей ИАД при исследовании образовательного процесса в вузе [14]. Методы исследования: методы ИАД. Обработка данных мониторинга успеваемости студентов и образовательного процесса в целом, их анализ и моделирование проводились с помощью аналитической платформы «Deductor» производства BasegroupLab, г. Рязань (www.basegroup.ru). Использовались подходы, методики и технологии подробно описанные в [15-22]. При проведении мониторинга образовательного процесса с 2012 по 2018 г.г. по каждому студенту собирались следующие данные: - бюджетная/контрактная основа; - очная/очно-заочная/ форма обучения; - направление подготовки; - дата рождения; - пол; - результаты ЕГЭ (математика, физика, русский язык); - количество троек/четверок/пятерок/двоек/пересдач в каждом семестре; - оценки по основным дисциплинам, которые изучают на каждом направлении подготовки (Математический анализ, История); - наличие стипендии (есть/нет); - оценки междисциплинарного экзамена (Государственный экзамен - ГОС); - оценки за защиту выпускной квалификационной работы - ВКР. Научная новизна: созданы новые многофакторные модели качества успеваемости студентов, устанавливающие на новом уровне закономерности процесса образования в вузе. Выявлены зависимости качества успеваемости студентов от различных факторов. Апробация результатов исследования. Основные результаты работы доложены и обсуждены на Всероссийской 52-ой научной студенческой конференции по техническим, гуманитарным и естественным наукам, посвященной Году добровольца и волонтера в России (1 место) - 06 апреля 2018 г. Представлен тезис к публикации в ежегодном сборнике трудов Всероссийской 52-й научной студенческой конференции ЧГУ, типография Чувашского университета. Представлена статья к публикации в ежегодном сборнике "Математические модели и их приложения" вып.20 (сборник включен в базу данных РИНЦ). В процессе работы выполнен анализ литературы по теме проекта, выбраны методы и технологии сбора, анализа и моделирования экспериментальных данных мониторинга образовательного процесса на факультете ПМФиИТ за период с 2012 по 2018 год. Постановка задачи Общий план данной работы включал в себя следующее: - сбор данных о студентах; - формирование базы данных; - разработка методологии анализа и моделирования собранных данных с помощью средств Data Mining; - создание с помощью средств Data Mining качественных и количественных, в том числе вычислительных, моделей элементов и процессов системы образования.
Содержание

ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………………3 Глава 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ СИСТЕМЫ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ И МЕТОДЫ ЕЕ ИССЛЕДОВАНИЯ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ РАБОТЫ………………………………………………………………..7 Глава 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МЕТОДОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ……………………….........14 2.1. Понятие интеллектуальный анализ данных –Data Mining………...14 2.2 Технологии предварительной обработки и подготовки данных для анализа……………………………………………………………………………15 2.3 Методы и средства интеллектуального анализа данных…………...16 2.4 Понятие нейронные сети……………………………………………..22 Глава 3. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ И МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ ОБРАЗОВАНИЯ С ПОМОЩЬЮ СРЕДСТВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ НА ПРИМЕРЕ ФАКУЛЬТЕТА ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ, ФИЗИКИ И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ………………………………………29 ЗАКЛЮЧЕНИЕ…………………………………………………………...46 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ………………….......47 ПРИЛОЖЕНИЯ……………………………………………………….......50
Список литературы

1.http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_162797/077d78f22930bb2332d7a2d70735714235cb1ddc/ 2.Папикян Т. А., Обмоина А. В. Состояние системы образования в современной России и ее актуальность [Текст] // Образование: прошлое, настоящее и будущее: материалы III Междунар. науч. конф. (г. Краснодар, август 2017 г.). — Краснодар: Новация, 2017. — С. 13-16. — URL https://moluch.ru/conf/ped/archive/269/12813/ (дата обращения: 19.05.2018). 3. Белоцерковский А.В. О «качестве» и «количестве» образования // Высшее образование в России. 2011. № 4. С. 3-9. 4. ВЛИЯЕТ ЛИ НАУЧНАЯ И ИННОВАЦИОННАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ ВЕДУЩИХ ВУЗОВ РОССИИ НА ИХ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТЬ В БОРЬБЕ ЗА АБИТУРИЕНТОВ? Земцов С.П.1, Еремкин В.А.2, Баринова В.А.3 5.Анализ бизнес информации – основные принципы. http://www.basegroup.ru/library/methodology/analysisbusinessdata/ 6.http://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc&base=LAW&n=207967&fld=134&dst=100001,0&rnd=0.8233462988930478#009594918201993141 7. Система поддержки принятия решений. http://www.wikipedia.org/. 8. https://docs.microsoft.com/ru-ru/sql/analysis-services/data-mining/data-mining-concepts?view=sql-analysis-services-2017 9.https://yandex.ru/images/search?p=11&text=%D0%9C%D0%B5%D0%B6%D0%B4%D1%83%20%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D0%BC%D0%B8%20%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%8C%20%D1%81%D0%B2%D1%8F%D0%B7%D0%B8%2C%20%D0%BD%D0%B0%D0%B7%D1%8B%D0%B2%D0%B0%D0%B5%D0%BC%D1%8B%D0%B5%20%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%B0%D0%BC%D0%B8.&img_url=https%3A%2F%2Fxreferat.com%2Fimage%2F33%2F1305969703_2.png&pos=443&rpt=simage 10.https://yandex.ru/images/search?text=%D0%92%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B0%D0%BD%D1%82%D1%8B%20%D0%BD%D0%B0%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%B5%20%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D0%B0%D1%80%D1%85%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%20%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%B9&img_url=http%3A%2F%2Fdo.gendocs.ru%2Fpars_docs%2Ftw_refs%2F6%2F5591%2F5591_html_33896b27.png&pos=19&rpt=simage 11.Аксенов С.В., Новосельцев В.Б. Организация и использование нейронных сетей (методы и технологии) / Под общ. ред. В.Б. Новосельцева. – Томск: Изд-во НТЛ, 2006. – 128 с. 12.https://yandex.ru/images/search?text=%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%B9&img_url=https%3A%2F%2Fstudfiles.net%2Fhtml%2F2706%2F634%2Fhtml_KVayfknxVf.0JXj%2Fimg-Afz3hI.png&pos=3&rpt=simage 13.https://yandex.ru/images/search?text=%D0%98%D0%BB%D0%BB%D1%8E%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B0%20%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F%20%D0%9D%D0%A1&img_url=https%3A%2F%2Fgadget.fsetyt.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2017%2F06%2Fsimple-words-about-the-complex-what-are-neural-networks-2.jpg&pos=1&rpt=simage 14. Абруков В.С., Кожин А.Ю., Ануфриева Д.А., Петрова М.В., Карлович Е.В., Кощеев И.Г., Алимов К.К. Применение методов интеллектуального анализа данных при моделировании социально-экономических систем // Чувашский госуниверситет, г. Чебоксары, 2013 г. - http://mfi.chuvsu.ru/opros/up2.doc. 15. Ефремов Л.Г., Абруков В.С. // Проблемы моделирования процессов в системе образования. Новые подходы. Москва: Известия Российской академии образования, 2002г., № 1, с.139-142. 16. Абруков В.С., Николаева Я.Г. Количественные и качественные методы: соединяем и властвуем! // Социологические исследования, 2010, № 1, с.142-145. 17. Abrukov V.S. Сreation of propellant combustion models by means of data mining tools / V.S. Abrukov, E.V. Karlovich., V.N. Afanasyev., Y.V. Semenov., S.V. Abrukov // International Journal of Energetic Materials and Chemical Propulsion, 2010. – vol. 9, no. 5, – pp. 385-394. 18. Славутская Е.В. Интеллектуальный анализ данных психодиагностики школьников предподросткового возраста / Е.В. Славутская, В.С. Абруков, Л.А. Славутский // Вестник Чувашского университета. – Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2012г., № 3, с. 226–232. 19. Абруков В.С., Ефремов Л.Г., Кощеев И.Г. Новые подходы к разработке моделей системы поддержки принятия решений и управлением ВУЗом // Вестник Чувашского университета, 2013г., № 1, с.224-228. 20. Victor Abrukov, Valery Kochakov, Alexander Smirnov, Sergey Abrukov, Darya Anufrieva. Knowledge-Based System is a Goal and a Tool for Basic and Applied Research. Conference Proceedings of 9th International Conference on Application of Information and Communication Technologies – AICT (14-16 October 2015, Rostov-on-Don, Russia), The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc., 2015, pp. 60-63. 21. Абруков, В.С. Методы интеллектуального анализа данных при создании баз знаний / В.С. Абруков, // Вестник Чувашского университета., 2015г. № 1, с.140-146. 22. Абруков В.С., Кочергин А.В., Ануфриева Д.А. Искусственные нейронные сети как средство обобщения экспериментальных данных // Вестник Чувашского университета, 2016г., № 3. с.155-162. 23. Абруков В.С., Кочаков В.Д., Абруков С.В., Ануфриева Д.А., Васильев А.И., Смирнов А.В. Интеллектуальная система прогнозирования работы солнечных электростанций // Альтернативная энергетика и экология (ISJAEE), 2017г., (16-18). с.30-42.
Отрывок из работы

Глава 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ СИСТЕМЫ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ И МЕТОДЫ ЕЕ ИССЛЕДОВАНИЯ На протяжении многих десятилетий университетская система в России считалась одной из лучших в мире. В наших университетах и до сегодняшнего дня существует программа обмена для студентов с иностранными университетами. Но в настоящее время в системе образования в высших учебных заведениях Российской Федерации наблюдаются значительные изменения и появляются новые проблемы. Современная система высшего образования Российской Федерации должна быть универсальной, самонастраивающейся, способной адаптироваться к меняющимся условиям. В настоящее время уровень подготовки специалистов не полностью соответствует содержанию требований, предъявляемых к нему, а также государственным стандартам высшего образования. Это обуславливает необходимость подготовки научно-образовательного состава, разработки и внедрения передовых форм обучения и подготовки специалистов. С одной стороны, в России существует устойчивый стереотип, который говорит о том, что каждый должен получить высшее образование. Это естественная цель человека, окончившего школу. Почти все родители мечтают о том, чтобы их ребенок окончил университет или институт. Обучение в университете тесно связано с социальной адаптацией будущих студентов. Успешная социальная адаптация приносит с собой формирование гармоничной личности. При желании профессиональный уровень можно повысить или переквалифицироваться. Без высшего образования это достаточно сложно. Выпускник высшего учебного заведения воспринимается работодателем как будущий квалифицированный специалист. Достойный бизнес вряд ли может заинтересовать человека, который никогда не учился в университете. Наличие высшего образования - это определенный престиж. С другой стороны, есть ряд примеров, когда человек без высшего образования достигает высот в карьере. Многие молодые люди активно участвуют в самообразовании. Современные интернет-технологии позволяют без особого труда освоить каждый уровень образования. [2]
Не смогли найти подходящую работу?
Вы можете заказать учебную работу от 100 рублей у наших авторов.
Оформите заказ и авторы начнут откликаться уже через 5 мин!
Похожие работы
Диссертация, Информационные технологии, 105 страниц
3150 руб.
Диссертация, Информационные технологии, 80 страниц
7000 руб.
Диссертация, Информационные технологии, 68 страниц
650 руб.
Диссертация, Информационные технологии, 103 страницы
3090 руб.
Диссертация, Информационные технологии, 110 страниц
3300 руб.
Служба поддержки сервиса
+7(499)346-70-08
Принимаем к оплате
Способы оплаты
© «Препод24»

Все права защищены

Разработка движка сайта

/slider/1.jpg /slider/2.jpg /slider/3.jpg /slider/4.jpg /slider/5.jpg